给水管网水力模型校正研究

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给水管网的实际运行情况常常需要用数学模型来描述。若要使数学模型有实际应用意义,需先对其进行校正,通过对给水管网模型参数的调整,使其能够尽可能准确地模拟实际管网的供水行为。本文对给水管网模型进行了水力校正研究,考虑了稳态和拟稳态两种水力情况。文中将校正分为采样设计和摩阻校正两个过程。 由于消防工况的校正效果好于连续时间工况的校正,因此在管网中人为制造消防工况,并对消防试验点的位置进行优化;考虑到做多点消防试验难度较大,而多次的单点消防试验点优化会造成所选试验点的位置过于接近,本文在优化计算时进行了多点消防试验,在实际操作中执行单点的消防试验。 消防试验点位置和测压点位置的优化属于两个目标函数的优化问题,文中采用需要输入参数较少的非支配分组遗传改进算法NSGA-Ⅱ进行求解,并根据解的pareto前沿确定最优的消防试验点和测压点个数,得出了试验点的个数增多不一定会造成更多管网流动波动的结论,并验证了NSGA-Ⅱ是求解所提出的两目标优化模型的较好方法。 在消防试验点或测压点个数已定情况下,将节点流量灵敏度、摩阻的灵敏度值与计算结果进行了分析对比,发现其中存在一定的对应关系,可以在优化计算过程中加以利用。而蚁群算法中的探索信息对优化计算所起的作用与灵敏度值的作用极为相似,文中考虑采用Max-Min蚁群算法进行求解,从而可以利用灵敏度值提高优化计算速度。 在摩阻校正过程中,加入优先信息进行优化计算,可以提高解的稳定性和唯一性。因此本文收集一切可用的信息对摩阻值进行经验估计,从而获得优先信息,将优先信息值与蚁群算法的探索信息进行对应,并通过探索信息系数控制优先信息值的影响程度,采用Max-Min蚁群算法进行求解,得到了较好的计算结果。 将本文提出的方法分别采用算例和实例的形式进行验证。在算例中使用了一般遗传算法,非支配分组遗传改进算法NSGA-Ⅱ,Max-Min蚁群算法等优化算法,并对各种算法的计算速度进行比较。在实例研究中实现了真实管网的采样设计和摩阻系数的校正。计算结果表明本文提出的模型和方法具有较高的准确性。
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